Python é amplamente utilizado na ciência para obter, processar e visualizar dados, bem como comunicar resultados. Alguns pacotes populares são IPython para notebooks interativos, NumPy para arrays, Matplotlib para gráficos, Scipy para cálculos, e Scikit-Learn para mineração de dados. Python oferece uma poderosa alternativa a outros softwares científicos.

1. Python na Ciência
Raony Guimarães
8º Encontro de Python de Minas Gerais
21/03/2015

2. $whoami
● Estudante de Doutorado em Bioinformatica
pela UFMG.
● Bacharel em Informática Biomédica pela
USP
● Especialista em análise de exomas
humanos para diagnóstico de doenças
mendelianas.

3. Para que o python é
utilizado na ciência?

4. Quais são as necessidades de um
cientista?
● Obter os dados
● Manipular e processar os dados
● Visualizar os resultados
● Comunicar os resultados: produzir figuras
para relatórios, publicações e apresentações

5. ipython-notebook
O IPython Notebook é um ambiente
computacional interativo baseado em web
onde você pode combinar, execução do
código, texto, matemática, plots e rich media
em um único documento.

6. Numpy
NumPy é o pacote fundamental para
computação científica utilizando Python.
● Um poderoso objeto de array N-dimensional
● Funções sofisticadas
● Ferramentas para integrar código C/C++ e
Fortran
● Álgebra linear, transformada de Fourier, e
capacidade de gerar números aleatórios

7. matplotilb
Matplotlib é o pacote de Python mais utilizado
para gráficos 2D. Ele fornece uma maneira
muito rápida de visualizar dados de Python e
figuras de qualidade para publicação em vários
formatos.

8. Scipy
● SciPy é uma coleção de algoritmos matemáticos e
funções de conveniência construídas sobre a extensão
Numpy de Python.
● Com SciPy, uma sessão interativa de Python torna-se
um ambiente de processamento de dados e sistema de
prototipagem rivalizando com sistemas como MATLAB,
IDL, Octave, R-Lab, e SciLab.

10. Scikit-Learn
● Ferramentas simples e eficientes para a
mineração e análise de dados
● Acessíveis a todos, e reutilizáveis em vários
contextos
● Construído sobre NumPy, SciPy e matplotlib
● Open source, comercialmente utilizáveis -
licença BSD

12. Aplicações
● Programação e Ciências da
Computação
● Estatísticas, Aprendizado de
Máquinas e Data Science
● Matemática, Física, Química,
Biologia
● Ciências da Terra e dados
Geo-Espaciais
● A visualização de dados e
plotagem
● Processamento de Sinal e
Som
● Processamento da Língua
Natural
● Lingüística e Text Mining

13. It’s Show Time!

14. Obrigado!
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